基于特征分布约束的穿墙雷达个体无关人体行为识别方法、系统、终端及介质

本发明公开了基于特征分布约束的穿墙雷达个体无关人体行为识别方法、系统、终端及介质，涉及雷达目标识别技术领域，其技术方案要点是：身份分类分支在训练初期强制网络学习不同个体之间的运动模式差异，使共享特征表示中包含个体身份信息；个体动作约束损失则对同一行为下不同个体的特征统计中心施加跨个体方差惩罚，迫使网络在保留行为判别信息的同时主动抑制个体身份相关的特征偏移。本发明使网络在训练过程中逐渐学会忽略个体体型、动作幅度和运动节奏等差异，转而聚焦于行为固有的时频结构。在推理阶段面对从未见过的测试个体时，网络仍能准确识别其行为类别，有效解决了因过度依赖个体相关捷径特征而导致的跨个体泛化能力不足的问题。